人工智能在體育測評(píng)中的應(yīng)用

南京審計(jì)大學(xué) 蔣宇琨 王訓(xùn)誠

在人工智能快速發(fā)展之前，校園體育測評(píng)多半為人工記錄，需要大量監(jiān)考人員投入時(shí)間和精力，但卻不能夠保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效性。近年來，隨著人工智能、網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)以及計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展，人們?cè)谌f物互聯(lián)的時(shí)代更能夠感受到人工智能在多種場景下的應(yīng)用。將人工智能與體育測評(píng)深度結(jié)合后，體測過程不僅變得更加快捷高效，還能夠大量減少人力資源投入、節(jié)約時(shí)間成本，更重要的是體測數(shù)據(jù)還能夠得到長久的保存，從而方便考生進(jìn)一步追溯信息。本文基于一體化設(shè)備及智慧體測平臺(tái)的功能及優(yōu)勢，探討人工智能在體育測評(píng)中的應(yīng)用。

1 體育測評(píng)現(xiàn)狀綜述

從中小學(xué)到高校，身體素質(zhì)一直是學(xué)生考核的一項(xiàng)重要指標(biāo)。近年來，從政府到人民對(duì)于身體素質(zhì)的重視程度不斷提高。2020年10月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)了《深化新時(shí)代教育評(píng)價(jià)改革總體方案》，要求各地區(qū)部門結(jié)合實(shí)際，強(qiáng)化體育評(píng)價(jià)；2021年7月，雙減政策頒布后，學(xué)校更加注重學(xué)生的身體素質(zhì)教育。據(jù)統(tǒng)計(jì)，超過97%的小學(xué)生體測成績達(dá)到及格，而大學(xué)生卻不到90%。這說明，隨著年齡增長，學(xué)生身體素質(zhì)達(dá)標(biāo)率反而有所下降。

目前，體育測評(píng)現(xiàn)狀如下：

（1）體育教師資源緊張，測評(píng)過程中仍需要人工參與，效率過低。從2015-2019年，每位體育老師仍將負(fù)責(zé)超過200名學(xué)生的體測任務(wù)。除了日常工作之外，教師們還需要完成每年對(duì)學(xué)生的體質(zhì)測試，以及進(jìn)行測試結(jié)果的整理、上報(bào)等工作，這給體育教師帶來了極大的工作壓力與身心負(fù)擔(dān)。在進(jìn)行體質(zhì)測試時(shí)，部分學(xué)校僅靠人工畫線、肉眼判斷，常常出現(xiàn)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確的情況。人工體測不僅效率較低，而且容易出錯(cuò)，影響結(jié)果的公正性、科學(xué)性。（2）成本高。部分機(jī)器由于需要高新技術(shù)的支撐，成本費(fèi)用明顯較高，但如此高額的費(fèi)用對(duì)于學(xué)校來說難以負(fù)擔(dān)，以至于很多學(xué)校在引進(jìn)體育測試設(shè)備上猶豫不決。（3）學(xué)校場地?zé)o法滿足要求。大部分智能設(shè)備采用光電傳感技術(shù)，利用紅外線檢測作為主要技術(shù)。而部分學(xué)校由于場地不足、設(shè)備老舊等各種原因，無法滿足以上設(shè)備檢測的環(huán)境要求；又或者，需要通過高額重新布置場地以完成對(duì)學(xué)生的體育測評(píng)。不論何種方式，都會(huì)對(duì)學(xué)校造成較大的負(fù)擔(dān)。（4）數(shù)據(jù)儲(chǔ)存空間不足。體育測試設(shè)備需要儲(chǔ)存大量數(shù)據(jù)，因此體測產(chǎn)品必須具備極大容量的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存庫。而目前大部分學(xué)校采用的數(shù)據(jù)庫，并沒有在后臺(tái)或者云端設(shè)置容量足夠充足的儲(chǔ)存空間，這可能會(huì)導(dǎo)致重要數(shù)據(jù)的遺失。學(xué)生也無法直接查看到自身歷次體測數(shù)據(jù)以及體測視頻，因此也很難有針對(duì)性地進(jìn)行體能訓(xùn)練，也無法追溯體測成績。（5）設(shè)備操作繁雜，不滿足個(gè)性化需求。中高考考場的體育測評(píng)設(shè)備應(yīng)當(dāng)以精簡、便利、準(zhǔn)確為主，而目前部分體測產(chǎn)品需要通過人工組裝、拆卸等方式才能投入使用，甚至由于不夠靈活、零件過大、難以組裝等問題常常給工作人員帶來麻煩。

2 人工智能在體育測評(píng)中的應(yīng)用優(yōu)勢

2.1 緩解體育教學(xué)壓力，節(jié)約教育教學(xué)資源

曹明利等[1]提出，無人監(jiān)管條件下的自動(dòng)體測測評(píng)及打分系統(tǒng)有利于減輕教師監(jiān)考及成績錄入的壓力。智能體測設(shè)備在檢測過程中無需人工監(jiān)管便能夠完成自動(dòng)化收集、整理與分析體測數(shù)據(jù)的任務(wù)，并生成多維度數(shù)據(jù)報(bào)表。在算法方面，解決了困難狀態(tài)下目標(biāo)檢測和姿態(tài)識(shí)別的算法開發(fā)。

2.2 體測過程更加高效準(zhǔn)確、公平權(quán)威

基于人工智能的無感知體測設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)快速靈活部署，形成智能化體測流程，使得過程大幅度簡化，并利用一鍵式數(shù)據(jù)傳輸方式提升效率。人工智能算法能夠達(dá)到極高的精確度，較大程度避免了師生在體測過程中因計(jì)時(shí)、計(jì)數(shù)、測距產(chǎn)生的分歧。另外，計(jì)算機(jī)視覺、圖像測距、人體姿態(tài)識(shí)別、人體動(dòng)作捕捉、虛擬格柵測距等先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)數(shù)、計(jì)時(shí)、測距、判定動(dòng)作是否規(guī)范等，也一定程度上提升了體測流程的公平和權(quán)威性。

2.3 體測數(shù)據(jù)追溯和結(jié)果復(fù)議更加便捷

將大數(shù)據(jù)分析運(yùn)用在體育測評(píng)中，用戶可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測、復(fù)盤和申訴。用戶獲得授權(quán)后便能夠在后臺(tái)查看得分和扣分情況，以及對(duì)應(yīng)的視頻、關(guān)鍵圖像數(shù)據(jù)等。同時(shí)，大數(shù)據(jù)得以在云平臺(tái)長期儲(chǔ)存，學(xué)生及教師可以查看歷次體測結(jié)果，進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練，有助于觀測學(xué)生身體素質(zhì)變化，幫助提高體測成績。

2.4 基于現(xiàn)存數(shù)據(jù)進(jìn)行分析提供日常訓(xùn)練建議

智慧體測平臺(tái)不僅能夠評(píng)估考生的成績是否達(dá)標(biāo)、在同齡人中屬于何等水平，還能夠針對(duì)學(xué)生的薄弱之處提供日常訓(xùn)練建議。

3 可應(yīng)用于體測的人工智能技術(shù)介紹

3.1 計(jì)算機(jī)視覺與光電感應(yīng)技術(shù)

溫煦等[2]提出用可視化設(shè)備估算多關(guān)節(jié)健身操運(yùn)動(dòng)的能量消耗，目前部分人工智能技術(shù)已經(jīng)可以做到這一點(diǎn)。計(jì)算機(jī)視覺使用攝像機(jī)和電腦進(jìn)行識(shí)別、測量和跟蹤等計(jì)算機(jī)視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。光電感應(yīng)技術(shù)具有非接觸、精度高、反應(yīng)快等優(yōu)點(diǎn)，并且可以測試更多參數(shù)，大大突破了此前人工測量的瓶頸。在體育測評(píng)中，具有響應(yīng)時(shí)間短、檢測距離長、分辨率高、便于調(diào)整等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)非接觸測量和顏色判別。

3.2 虛擬格柵測距與圖像測距

虛擬格柵測距將現(xiàn)實(shí)中的實(shí)際距離轉(zhuǎn)化為視頻中的虛擬距離，使現(xiàn)實(shí)與虛擬相結(jié)合，以此獲取精確的體測成績。根據(jù)趙安慶等[3]提出的模型，測距儀測量精度可以做到1cm以內(nèi)，大幅度避免攝像機(jī)存在畸變效果。在立定跳遠(yuǎn)、坐位體前屈等需要精確計(jì)算距離長度的項(xiàng)目中，體測設(shè)備可以使用虛擬格柵技術(shù)，將現(xiàn)實(shí)中的距離對(duì)應(yīng)到計(jì)算機(jī)上圖片的距離。

3.3 傳感器技術(shù)

傳感器的技術(shù)通過感知光線、氣體、人體、溫度濕度等，把模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號(hào)，給中央處理器處理。在體育測評(píng)中，可用于肺活量吹氣測試等。

3.4 人體動(dòng)作捕捉與姿態(tài)識(shí)別技術(shù)

在體育測評(píng)中，類似于仰臥起坐的項(xiàng)目對(duì)人體姿態(tài)要求較高，身體姿態(tài)是否達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)對(duì)體育成績有重要影響。人工智能技術(shù)通過高清攝像頭對(duì)學(xué)生體測實(shí)行全過程監(jiān)督，保證動(dòng)作捕捉時(shí)的完整性、準(zhǔn)確性。

4 人工智能在體育測評(píng)中的應(yīng)用

4.1 人工智能在檢錄中的應(yīng)用

人臉識(shí)別技術(shù)能夠快速鎖定用戶身份，避免了此前冗長的錄入流程。學(xué)生可以在平臺(tái)上提前輸入身份信息，并錄入人臉圖像，生成獨(dú)自的賬號(hào)。在檢錄時(shí)，只需要進(jìn)行人臉圖像比對(duì)，便可以從后臺(tái)調(diào)度所需數(shù)據(jù)，節(jié)省大量時(shí)間。同時(shí)，人工智能在體測檢錄中的使用可以杜絕非本人測試的可能性，大大降低替考率。為了保證測評(píng)高效進(jìn)行，學(xué)生能夠提前線上預(yù)約考試時(shí)間段，在測試主機(jī)上刷身份證或校園卡進(jìn)行簽到。曹厚文等[4]提出使用讀卡器讀取校園卡中的基本信息，并對(duì)下位機(jī)傳來的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)處理。校園卡和人臉識(shí)別雙保險(xiǎn)，為檢錄流程提供了巨大方便。

4.2 人工智能在立定跳遠(yuǎn)中的應(yīng)用

人工智能動(dòng)作捕捉系統(tǒng)摒棄傳統(tǒng)的激光測距設(shè)計(jì)，更加著眼于測量動(dòng)作是否完整合規(guī)。一旦測試者腳尖觸碰到或超過了站立區(qū)禁止線，人工智能動(dòng)作捕捉系統(tǒng)將被觸發(fā)，自動(dòng)識(shí)別為起跳犯規(guī)動(dòng)作，同時(shí)伴隨著警鳴聲和語音提示，告知測試者動(dòng)作犯規(guī)。此外，除了跳遠(yuǎn)距離，人工智能的應(yīng)用還能夠捕捉到更多數(shù)據(jù)，例如起跳擺臂幅度、滯空高度、滯空時(shí)間、起跳下蹲角度等，并給予標(biāo)準(zhǔn)成績和動(dòng)作評(píng)價(jià)。利用智慧體測平臺(tái)，測試者能夠登錄賬戶查詢成績和數(shù)據(jù)，得知自己的扣分點(diǎn)，并利用歷次數(shù)據(jù)糾正錯(cuò)誤姿勢。人工智能評(píng)價(jià)模型能夠提供對(duì)立定跳遠(yuǎn)的定量分析，從而幫助學(xué)生和教師了解立定跳遠(yuǎn)動(dòng)作，促進(jìn)成績提高、減少運(yùn)動(dòng)損傷。黃國豪等[5]提出，結(jié)合生物學(xué)和人體力學(xué)后，人工智能系統(tǒng)還能夠輔助設(shè)計(jì)起跳、騰空和落地動(dòng)作，做到“定制”立地跳遠(yuǎn)姿態(tài)。由此，學(xué)生可以借助系統(tǒng)自行練習(xí)立定跳遠(yuǎn)，過程更具個(gè)性化、專業(yè)化。

4.3 人工智能在坐位體前屈中的應(yīng)用

在傳統(tǒng)的體育測試中，坐位體前屈設(shè)備往往帶有手推板，測試者為提高成績，有時(shí)會(huì)利用慣性推出手推板。同時(shí)，膝蓋處是否彎曲僅能靠自覺或人工監(jiān)測加以管理，不能保證所有測試者動(dòng)作合規(guī)?；谟?jì)算機(jī)視覺的防犯規(guī)功能，能夠識(shí)別測試者人體關(guān)節(jié)關(guān)鍵點(diǎn)是否合規(guī)，同時(shí)，也能夠判斷其在前屈時(shí)是否有膝蓋彎曲等犯規(guī)動(dòng)作。除前屈距離外，融入人工智能的設(shè)備還能夠測量更多數(shù)據(jù)，例如腿部彎曲程度、身體彎曲程度、手臂彎曲度、肩膀下壓角度、前屈時(shí)長等。大數(shù)據(jù)還可以為學(xué)生檢索配套的韌帶拉伸動(dòng)作，例如平臺(tái)監(jiān)測到學(xué)生肩膀柔韌度不夠，可以提供配套的肩部拉伸動(dòng)作，進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練。

4.4 人工智能在仰臥起坐中的應(yīng)用

人工智能在仰臥起坐中的應(yīng)用，主要應(yīng)當(dāng)以計(jì)算機(jī)視覺為基礎(chǔ)，用于檢測、判別和記錄1min內(nèi)有效的仰臥起坐次數(shù)。在仰臥起坐的過程中，測試者的頭部、頸部、手部、雙手肘關(guān)節(jié)、臀部、雙腿膝關(guān)節(jié)、腳部都是關(guān)鍵評(píng)判點(diǎn)，測試設(shè)備主要通過關(guān)鍵部位動(dòng)態(tài)姿勢的檢測，來判斷測試者的動(dòng)作是否合規(guī)有效。同時(shí)，除了最為重要的仰臥起坐個(gè)數(shù)，智能動(dòng)作捕捉系統(tǒng)還能夠測量觸墊時(shí)長、腰腿彎曲度、仰臥時(shí)長、腿部彎曲度等數(shù)據(jù)。融入人工智能后，學(xué)生和教師能夠觀察到根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算得出的爆發(fā)力指數(shù)和耐力指數(shù)。通過智能機(jī)械設(shè)備查看上升時(shí)間和下降時(shí)間，還能夠幫助學(xué)生有效控制時(shí)間。

4.5 人工智能在引體向上中的應(yīng)用

在體育測試中，引體向上主要考察上肢肌肉力量，對(duì)于考生的動(dòng)作規(guī)范有比較嚴(yán)格的要求。而由于引體向上動(dòng)作本身在最高處停留時(shí)間較短，監(jiān)考教師容易因疏忽造成觀察不到考生動(dòng)作是否標(biāo)準(zhǔn)。人體動(dòng)作捕捉、姿態(tài)識(shí)別技術(shù)和圖像測距，能夠幫助測量懸垂平均高度、握距、握距夾角、肘膝距離、離地距離等數(shù)據(jù)。借助智慧體測平臺(tái)，計(jì)算機(jī)能夠輔助計(jì)算出平均單個(gè)完成時(shí)間、懸垂平均高度、耐力指數(shù)、爆發(fā)力指數(shù)等，幫助學(xué)生進(jìn)行體能分析。

4.6 人工智能在其他測試中的應(yīng)用

在肺活量測試中，人工智能防犯規(guī)系統(tǒng)，能夠使學(xué)生在換氣時(shí)儀器自動(dòng)鎖定成績，避免肉眼檢測不到的作弊情況。在智能設(shè)備輔助下測量身高體重也更加方便，不需要傳統(tǒng)升降機(jī)測量身高。人工智能一體設(shè)備能夠同時(shí)顯示身高、體重、BMI值等數(shù)據(jù)，一次通過即可終止測試。800/1000m跑為室外耐力測評(píng)項(xiàng)目，不能夠讓考生佩戴沉重的設(shè)備。目前的長跑測試以穿戴智能馬甲為主，雖然已經(jīng)很輕便，但仍然無法完全擺脫穿戴設(shè)備的負(fù)擔(dān)。將人工智能人臉識(shí)別應(yīng)用于測試后，可以實(shí)時(shí)捕捉保存測試過程中的視頻圖像，將測試沖刺過程記錄下來，并與學(xué)生特征進(jìn)行對(duì)比，判斷是否存在作弊的可能性，將測試視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云平臺(tái)里，以便隨時(shí)調(diào)出回放。50m短跑與長跑類似，可以在起點(diǎn)和終點(diǎn)處放置人工智能設(shè)備桿，檢測學(xué)生搶跑情況，比肉眼觀察更加公平有效。沖刺階段，人工智能設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)保存測試過程中的視頻，以便回溯。當(dāng)測試學(xué)生的軀干通過終點(diǎn)線時(shí)，記錄測試成績。

5 展望

（1）多平臺(tái)聯(lián)動(dòng)。吳鳳彬等[6]提出，基于目標(biāo)導(dǎo)向管理的運(yùn)動(dòng)App在大學(xué)生體育鍛煉中能夠?yàn)橹笇?dǎo)大學(xué)生選擇科學(xué)有效的鍛煉行為提供參考。通過App、大數(shù)據(jù)平臺(tái)以及小程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測，在學(xué)生端提供便捷的測試流程、趣味化激勵(lì)學(xué)生參與評(píng)測，學(xué)生在手機(jī)端、平板端還有電腦端都可以觀察數(shù)據(jù)，成績?cè)u(píng)定與復(fù)議簡單可視。（2）多方合作。智能設(shè)備制造商應(yīng)與各地區(qū)教育局、學(xué)校、政府達(dá)成合作，由教育局助力推廣，優(yōu)先在部分中小學(xué)日常體測中試點(diǎn)。未來，體測數(shù)據(jù)平臺(tái)可以和當(dāng)下流行的體育健身軟件合作，根據(jù)學(xué)生身體素質(zhì)大數(shù)據(jù)分析，為學(xué)生配套日常的體能訓(xùn)練動(dòng)作，智能化地提供不同的方案與視頻。（3）持續(xù)健康干預(yù)?；谶\(yùn)動(dòng)姿態(tài)的尖端分析算法，可對(duì)學(xué)生運(yùn)動(dòng)過程做分析判斷，通過智能化系統(tǒng)分析運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，融入運(yùn)動(dòng)健康、運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)、課程建議等，并結(jié)合體育課程，給出持續(xù)的干預(yù)方案。由此打通全流程信息流，真正做到全面了解學(xué)生體質(zhì)健康狀況，有針對(duì)性地改善學(xué)生體質(zhì)健康狀況，持續(xù)改進(jìn)方法，創(chuàng)新體育工作，形成工作閉環(huán)和運(yùn)動(dòng)健康新風(fēng)尚。

人工智能在體育測評(píng)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在采用先進(jìn)算法、機(jī)器視覺等技術(shù)，能夠?yàn)閷W(xué)校學(xué)生提供一個(gè)更高效、公平、精確和權(quán)威的智能化體測服務(wù)，不僅為學(xué)生提供了便捷的體測流程，還能緩解體測壓力、節(jié)約教學(xué)資源。

引用

[1]曹明利,王亞麗,李萌利,等.基于計(jì)算機(jī)視覺的體測測評(píng)打分系統(tǒng)[C]//天津市電子工業(yè)協(xié)會(huì)2022年年會(huì)論文集,2022:11-14.

[2]溫煦,楊雨馨.基于OpenPose計(jì)算機(jī)視覺算法的健身操能量消耗估算研究[C]//第十二屆全國體育科學(xué)大會(huì)論文摘要匯編——專題報(bào)告(體育信息分會(huì)),2022:82-84.

[3]趙安慶,寧遼貞,李耀,等.立定跳遠(yuǎn)自動(dòng)測距儀系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].微計(jì)算機(jī)信息,2010,26(14):50-51+115.

[4]曹厚文,唐海玉,李芃松,等.聯(lián)用校園卡的立定跳遠(yuǎn)測試儀的設(shè)計(jì)[J].當(dāng)代體育科技,2014,4(36):226-228.

[5]黃國豪,范雨軒,肖曉歌,等.立定跳遠(yuǎn)動(dòng)作的生物力學(xué)優(yōu)化及人工智能評(píng)價(jià)模型的建立[J].醫(yī)用生物力學(xué),2021,36(S1):337.

[6]吳鳳彬,江海潮.運(yùn)動(dòng)App對(duì)大學(xué)生健康素養(yǎng)體育鍛煉行為和身體素質(zhì)的影響[J].中國學(xué)校衛(wèi)生,2022,43(03):390-394.